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Comparer les temps de percée de plusieurs essais dans des conditions explicites.

Adsorption dynamique · Outil Python DataChem
Un outil scientifique développé par DataChem pour traiter vos mesures, ajuster un modèle d’adsorption et produire des résultats à interpréter avec votre équipe.
Développé en Python, cet outil enchaîne les étapes d’analyse d’une courbe de percée à partir d’une configuration définie pour l’essai. Il est utilisé dans une prestation et peut être adapté aux besoins d’un laboratoire ou d’une équipe R&D.
Données → Modèle → Paramètres → Rapport
Les calculs s’enchaînent après configuration. Le choix des unités, des hypothèses, des paramètres fixés ou ajustés et l’examen de la convergence restent sous contrôle scientifique. Un rapport généré doit être relu avant restitution.
La figure présente un ajustement Sips-LDF d’une courbe de percée de CO₂. Les points sont les mesures et la ligne représente la réponse ajustée du modèle.

| Indicateur | Mesure | Modèle |
|---|---|---|
| Percée à 5 % de C/C₀ | 2.31 min | 2.20 min |
| Percée à 50 % | 2.61 min | 2.64 min |
| Percée à 95 % | 3.39 min | 3.33 min |
| kLDF | — | 0.230 s⁻¹ |
| RMSE | — | 0.0518 mol/m³ |
Valeurs arrondies de la synthèse correspondant à la figure. Le RMSE porte sur la concentration, tandis que la figure affiche C/C₀.
Le modèle décrit la transition principale. Un écart reste visible au plateau. Le seuil à 5 % est prédit environ 7 secondes avant la mesure : cet écart doit être pris en compte dans l’interprétation.
kLDF est un paramètre effectif estimé dans ce modèle. Il ne sépare pas, à lui seul, toutes les résistances de transfert. L’ajustement inclut un décalage temporel d’environ 94 secondes, à examiner avec le délai de mesure et les volumes du montage.
Cette comparaison est un ajustement sur les données étudiées, pas une validation indépendante. Une prédiction à un autre débit, une autre température ou une autre composition nécessite des vérifications complémentaires.
Comparer les temps de percée de plusieurs essais dans des conditions explicites.
Examiner la forme des courbes, les écarts du modèle et la sensibilité des paramètres.
Choisir des essais complémentaires pour tester les hypothèses de transport.